veniceai · sabrinaaquino · Jun 16, 2026 · Jun 16, 2026 · Jun 16, 2026 · Jun 29, 2026
diff --git a/api-reference/api-spec.mdx b/api-reference/api-spec.mdx
@@ -5,7 +5,7 @@
 "og:description": "Complete API reference including authentication, debugging, OpenAI compatibility, and response headers"
 ---

 The Venice API offers HTTP-based REST and streaming interfaces for building AI applications with uncensored models and private inference. You can create with text generation, image creation, embeddings, and more, all without restrictive content policies. Integration examples and SDKs are available in the [documentation](/overview/getting-started). Our API reference is also available as a [OpenAPI YAML spec.](https://api.venice.ai/doc/api/swagger.yaml)

 ## Authentication

@@ -99,7 +99,7 @@
      {"role": "system", "content": "Your custom system prompt"},
      {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}
    ],
    "venice_parameters": {
      "include_venice_system_prompt": false
    }
  }'
@@ -151,7 +151,7 @@
 | `disable_thinking` | boolean | On supported reasoning models, disable thinking and strip the `<think></think>` blocks from the response | `false` |
 | `enable_web_search` | string | Enable web search for this request (`off`, `on`, `auto` - auto enables based on model's discretion)<br/>Additional usage-based pricing applies, see [pricing](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `off` |
 | `enable_web_scraping` | boolean | Enable web scraping of up to 5 URLs detected in the user message. Scraped content augments responses and bypasses web search. Only successfully scraped URLs are billed.<br/>Additional usage-based pricing applies, see [pricing](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `false` |
 | `enable_x_search` | boolean | Enable xAI's native search (web + X/Twitter) for supported Grok models (e.g., `grok-4-20-beta`). Provides higher quality search results by using xAI's search infrastructure. When enabled, Venice's standard web search is bypassed.<br/>Additional usage-based pricing applies, see [pricing](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `false` |
 | `enable_web_citations` | boolean | When web search is enabled, request that the LLM cite its sources using `[REF]0[/REF]` format | `false` |
 | `include_search_results_in_stream` | boolean | Experimental: Include search results in the stream as the first emitted chunk | `false` |
 | `return_search_results_as_documents` | boolean | Surface search results in an OpenAI-compatible tool call named `venice_web_search_documents` for LangChain integration | `false` |
@@ -190,7 +190,7 @@
 | `CF-RAY` | string | Unique identifier for this API request, used for troubleshooting and support requests | Always |
 | `x-venice-version` | string | Current version/revision of the Venice API service (e.g., `20250828.222653`) | Always |
 | `x-venice-timestamp` | string | Server timestamp when the request was processed (ISO 8601 format) | When timestamp tracking is enabled |
 | `x-venice-host-name` | string | Hostname of the server that processed the request | Error responses and debugging scenarios |
 | **Model Information** ||||
 | `x-venice-model-id` | string | Unique identifier of the AI model used for the request (e.g., `venice-01-lite`) | Inference endpoints using AI models |
 | `x-venice-model-name` | string | Friendly/display name of the AI model used (e.g., `Venice Lite`) | Inference endpoints using AI models |
@@ -219,7 +219,7 @@
 | `x-venice-is-adult-model-content-violation` | string | Indicates if content violates adult model content policies (`true`/`false`) | Image generation endpoints |
 | `x-venice-contains-minor` | string | Indicates if image contains minors (`true`/`false`) | Image analysis endpoints with age detection |
 | **Client Information** ||||
 | `x-venice-middleface-version` | string | Version of the Venice middleface client | Requests from Venice middleface clients |
 | `x-venice-mobile-version` | string | Version of the Venice mobile app client | Requests from mobile applications |
 | `x-venice-request-timestamp-ms` | number | Client-provided request timestamp in milliseconds | When client provides timestamp in request |
 | `x-venice-control-instance` | string | Control instance identifier for debugging | Image generation endpoints for debugging |
@@ -253,7 +253,7 @@

 ## Best Practices

 1. **Rate Limiting**: Monitor `x-ratelimit-remaining-requests` and `x-ratelimit-remaining-tokens` headers and implement exponential backoff
 2. **Balance Monitoring**: Track `x-venice-balance-usd` and `x-venice-balance-diem` headers to avoid service interruptions
 3. **System Prompts**: Test with and without Venice's system prompts to find the best fit for your use case
 4. **API Keys**: Keep your API keys secure and rotate them regularly
@@ -264,9 +264,9 @@

 While Venice maintains high compatibility with the OpenAI API specification, there are some key differences:
 
 1. **venice_parameters**: Additional configurations like `enable_web_search`, `character_slug`, and `strip_thinking_response` for extended functionality
 2. **System Prompts**: Venice appends your system prompts to defaults that optimize for uncensored responses (disable with `include_venice_system_prompt: false`)
-3. **Model Ecosystem**: Venice offers its own [model lineup](/overview/models) including uncensored and reasoning models - use Venice model IDs rather than OpenAI mappings
+3. **Model Ecosystem**: Venice offers its own [model lineup](/models/overview) including uncensored and reasoning models - use Venice model IDs rather than OpenAI mappings
 4. **Response Headers**: Unique headers for balance tracking (`x-venice-balance-usd`, `x-venice-balance-diem`), model deprecation warnings, and content safety flags
 5. **Content Policies**: More permissive policies with dedicated uncensored models and optional content filtering
 

diff --git a/api-reference/endpoint/models/list.mdx b/api-reference/endpoint/models/list.mdx
@@ -5,6 +5,53 @@ openapi: 'GET /models'
 "og:description": "Documentation covering Venice's model list API."
 ---
 
+## Example Response
+
+A trimmed example showing two text models (the full response includes every field in the schema below):
+
+```json
+{
+  "object": "list",
+  "type": "text",
+  "data": [
+    {
+      "id": "venice-uncensored",
+      "object": "model",
+      "created": 1699000000,
+      "context_length": 131072,
+      "model_spec": {
+        "availableContextTokens": 131072,
+        "privacy": "private",
+        "capabilities": {
+          "optimizedForCode": false,
+          "supportsFunctionCalling": true,
+          "supportsReasoning": false,
+          "supportsVision": false,
+          "supportsWebSearch": true
+        }
+      }
+    },
+    {
+      "id": "qwen3-235b",
+      "object": "model",
+      "created": 1709000000,
+      "context_length": 256000,
+      "model_spec": {
+        "availableContextTokens": 256000,
+        "privacy": "private",
+        "capabilities": {
+          "optimizedForCode": true,
+          "supportsFunctionCalling": true,
+          "supportsReasoning": true,
+          "supportsVision": false,
+          "supportsWebSearch": true
+        }
+      }
+    }
+  ]
+}
+```
+
 ## Quality-Tier Pricing
 
 For image models that accept the optional `quality` parameter (currently `gpt-image-2` and `gpt-image-2-edit`), the response exposes a per-quality price matrix under `model_spec.pricing.quality`. Each top-level key is a resolution tier (`1K`, `2K`, `4K`) and each nested key is a quality level (`low`, `medium`, `high`) carrying its own `usd` and `diem` price:

diff --git a/ar/api-reference/api-spec.mdx b/ar/api-reference/api-spec.mdx
@@ -99,7 +99,7 @@
      {"role": "system", "content": "Your custom system prompt"},
      {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}
    ],
    "venice_parameters": {
      "include_venice_system_prompt": false
    }
  }'
@@ -219,7 +219,7 @@
 | `x-venice-is-adult-model-content-violation` | string | يشير إلى ما إذا كان المحتوى ينتهك سياسات محتوى النماذج للبالغين (`true`/`false`) | endpoints توليد الصور |
 | `x-venice-contains-minor` | string | يشير إلى ما إذا كانت الصورة تحتوي على قاصرين (`true`/`false`) | endpoints تحليل الصور مع اكتشاف العمر |
 | **معلومات العميل** ||||
 | `x-venice-middleface-version` | string | إصدار عميل Venice middleface | الطلبات من عملاء Venice middleface |
 | `x-venice-mobile-version` | string | إصدار عميل تطبيق Venice للهاتف المحمول | الطلبات من تطبيقات الهاتف المحمول |
 | `x-venice-request-timestamp-ms` | number | طابع زمني للطلب مقدَّم من العميل بالميلي ثانية | عندما يقدم العميل طابع زمني في الطلب |
 | `x-venice-control-instance` | string | معرّف instance التحكم للتصحيح | endpoints توليد الصور للتصحيح |
@@ -253,7 +253,7 @@

 ## أفضل الممارسات

 1. **حدود المعدل**: راقب رؤوس `x-ratelimit-remaining-requests` و `x-ratelimit-remaining-tokens` ونفّذ exponential backoff
 2. **مراقبة الرصيد**: تتبع رؤوس `x-venice-balance-usd` و `x-venice-balance-diem` لتجنب انقطاع الخدمة
 3. **System Prompts**: اختبر مع وبدون system prompts الخاصة بـ Venice للعثور على الأنسب لحالة استخدامك
 4. **مفاتيح API**: احتفظ بمفاتيح API الخاصة بك آمنة وقم بتدويرها بانتظام
@@ -264,9 +264,9 @@

 بينما تحافظ Venice على توافق عالٍ مع مواصفات OpenAI API، هناك بعض الاختلافات الرئيسية:
 
 1. **venice_parameters**: تكوينات إضافية مثل `enable_web_search` و `character_slug` و `strip_thinking_response` لوظائف ممتدة
 2. **System Prompts**: تضيف Venice system prompts الخاصة بك إلى الافتراضات التي تُحسِّن للاستجابات بدون قيود (عطّل بـ `include_venice_system_prompt: false`)
-3. **منظومة النماذج**: تقدم Venice [قائمة نماذجها](/overview/models) الخاصة بما في ذلك النماذج بدون قيود ونماذج الاستدلال - استخدم معرّفات نماذج Venice بدلًا من تعيينات OpenAI
+3. **منظومة النماذج**: تقدم Venice [قائمة نماذجها](/models/overview) الخاصة بما في ذلك النماذج بدون قيود ونماذج الاستدلال - استخدم معرّفات نماذج Venice بدلًا من تعيينات OpenAI
 4. **رؤوس الاستجابة**: رؤوس فريدة لتتبع الرصيد (`x-venice-balance-usd` و `x-venice-balance-diem`)، وتحذيرات إيقاف النماذج، وأعلام أمان المحتوى
 5. **سياسات المحتوى**: سياسات أكثر تسامحًا مع نماذج بدون قيود مخصصة وتصفية محتوى اختيارية
 

diff --git a/ar/guides/features/reasoning-models.mdx b/ar/guides/features/reasoning-models.mdx
@@ -9,7 +9,7 @@
 
 <div id="reasoning-models-placeholder"></div>
 
-اطلع على القائمة الكاملة للنماذج والأسعار وحدود السياق في [صفحة النماذج](/overview/models). لا تدعم جميع نماذج التفكير المنطقي معامل [`reasoning_effort`](#reasoning-effort). انظر [دعم النموذج](#model-support) للتفاصيل.
+اطلع على القائمة الكاملة للنماذج والأسعار وحدود السياق في [صفحة النماذج](/models/overview). لا تدعم جميع نماذج التفكير المنطقي معامل [`reasoning_effort`](#reasoning-effort). انظر [دعم النموذج](#model-support) للتفاصيل.
 
 ## قراءة المخرجات
 
@@ -48,7 +48,7 @@
 </CodeGroup>

 <Info>
 يعيد بعض المزودين (Anthropic، Google، OpenAI، Qwen) tokens تفكير مشفرة أو ملخصة. عندما يحدث هذا، يحتوي `reasoning_content` على عنصر نائب `"[Some reasoning content is encrypted]"`.
 </Info>

 ### البث
@@ -154,8 +154,8 @@

 | النموذج | القيم المدعومة |
 |-------|-----------------|
 | Qwen 3 235B A22B Thinking, Qwen 3.5 35B A3B | `low`, `medium`, `high` |
 | Kimi K2.5 | `low`, `medium`, `high` |
 | MiniMax M2.5, M2.1 | `low`, `medium`, `high` |
 | GLM 5.1 series | تفكير منطقي مدمج فقط، غير قابل للتكوين |
 | DeepSeek R1 | تفكير منطقي مدمج فقط، غير قابل للتكوين |
@@ -210,7 +210,7 @@
 |-------|-------------|
 | GPT-5.2 | نعم |
 | GPT-5.2 Codex, GPT-5.3 Codex | نعم (لكن جهد `none` غير مدعوم) |
 | Qwen 3 235B A22B Thinking, Qwen 3.5 35B A3B | نعم |
 | GLM 5.1 series | نعم |
 | Claude Opus 4.5/4.6/4.6 Fast, Sonnet 4.5/4.6 | لا (يفكر دائمًا) |
 | Gemini 3 Pro, 3.1 Pro, 3 Flash | لا (يفكر دائمًا) |

diff --git a/ar/guides/features/tee-e2ee-models.mdx b/ar/guides/features/tee-e2ee-models.mdx
@@ -22,7 +22,7 @@
 
 <div id="tee-e2ee-models-placeholder">جارٍ التحميل...</div>
 
-راجع [صفحة النماذج](/overview/models) للاطلاع على القائمة الكاملة مع التسعير وحدود السياق.
+راجع [صفحة النماذج](/models/overview) للاطلاع على القائمة الكاملة مع التسعير وحدود السياق.
 
 ## نماذج TEE
 
@@ -34,7 +34,7 @@

 <CodeGroup>
 ```python Python
 from openai import OpenAI

 client = OpenAI(
    api_key="your-venice-api-key",
@@ -53,7 +53,7 @@
 import OpenAI from 'openai';

 const client = new OpenAI({
    apiKey: 'your-venice-api-key',
    baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
 });

@@ -120,7 +120,7 @@
 | `intel_quote` | اقتباس Intel TDX الخام (base64) للتحقق من جانب العميل |
 | `nvidia_payload` | بيانات تصديق GPU من NVIDIA (إن وُجدت) |
 | `signing_key` | المفتاح العام للتحقق من توقيع الاستجابة (يُطلب عادةً لتدفقات E2EE؛ وقد يُحذف لبعض نماذج TEE العادية) |
 | `signing_address` | عنوان Ethereum المشتق من مفتاح التوقيع |

 <Tip>
 للاستخدام في الإنتاج، تحقق من التصديق من جانب العميل عبر تحليل اقتباس Intel TDX والتحقق من تصديق NVIDIA.
@@ -335,11 +335,11 @@

 <CodeGroup>
 ```javascript JavaScript
 import crypto from 'crypto'

 async function fetchAndVerifyAttestation(modelId, apiKey) {
  // توليد nonce للعميل للحماية من الإعادة (32 بايت = 64 محرف hex)
  const clientNonce = crypto.randomBytes(32).toString('hex')

  const response = await fetch(
    `https://api.venice.ai/api/v1/tee/attestation?model=${encodeURIComponent(modelId)}&nonce=${clientNonce}`,
@@ -353,7 +353,7 @@
    throw new Error('TEE attestation verification failed on server')
  }

  if (attestation.nonce !== clientNonce) {
    throw new Error('Attestation nonce mismatch - possible replay attack')
  }

@@ -429,7 +429,7 @@
  const ec = new EC('secp256k1')

  // تطبيع المفتاح العام (إضافة بادئة 04 إذا لزم الأمر)
  let normalizedKey = modelPublicKeyHex
  if (!normalizedKey.startsWith('04') && normalizedKey.length === 128) {
    normalizedKey = '04' + normalizedKey
  }
@@ -440,11 +440,11 @@
  const ephemeralKeyPair = ec.genKeyPair()

  // السر المشترك ECDH
  const sharedSecret = ephemeralKeyPair.derive(modelPublicKey.getPublic())
  const sharedSecretBytes = new Uint8Array(sharedSecret.toArray('be', 32))

  // اشتقاق مفتاح AES باستخدام HKDF
  const aesKey = hkdf(sha256, sharedSecretBytes, undefined, HKDF_INFO, 32)

  // توليد nonce عشوائي
  const nonce = crypto.randomBytes(12)
@@ -454,9 +454,9 @@
  const encrypted = cipher.encrypt(new TextEncoder().encode(plaintext))

  // الحصول على المفتاح العام المؤقت (غير مضغوط)
  const ephemeralPublic = new Uint8Array(ephemeralKeyPair.getPublic(false, 'array'))

  // الدمج: ephemeral_public (65 بايت) + nonce (12 بايت) + ciphertext
  const result = new Uint8Array(65 + 12 + encrypted.length)
  result.set(ephemeralPublic, 0)
  result.set(nonce, 65)
@@ -573,7 +573,7 @@
      // رؤوس E2EE
      'X-Venice-TEE-Client-Pub-Key': e2eeContext.publicKeyHex,
      'X-Venice-TEE-Model-Pub-Key': e2eeContext.modelPublicKey,
      'X-Venice-TEE-Signing-Algo': 'ecdsa',
    },
    body: JSON.stringify({
      model,
@@ -664,15 +664,15 @@
  const ec = new EC('secp256k1')
  const clientKey = ec.keyFromPrivate(Buffer.from(clientPrivateKey))
  const serverKey = ec.keyFromPublic(Buffer.from(serverEphemeralPubKey))
  const sharedSecret = clientKey.derive(serverKey.getPublic())
  const sharedSecretBytes = new Uint8Array(sharedSecret.toArray('be', 32))

  // اشتقاق مفتاح AES
  const aesKey = hkdf(sha256, sharedSecretBytes, undefined, HKDF_INFO, 32)

  // فك التشفير
  const cipher = gcm(aesKey, nonce)
  const plaintext = cipher.decrypt(ciphertext)

  return new TextDecoder().decode(plaintext)
 }
@@ -713,7 +713,7 @@
    }
  }

  return fullContent
 }
 ```

@@ -847,7 +847,7 @@
  );
  const attestation = await attestationRes.json();

  if (attestation.verified !== true || attestation.nonce !== clientNonce) {
    throw new Error('Attestation verification failed');
  }

@@ -864,7 +864,7 @@
    normalizedKey = '04' + normalizedKey;
  }

  const modelKey = ec.keyFromPublic(normalizedKey, 'hex');
  const ephemeralKeyPair = ec.genKeyPair();
  const sharedSecret = ephemeralKeyPair.derive(modelKey.getPublic());
  const sharedSecretBytes = new Uint8Array(sharedSecret.toArray('be', 32));
@@ -872,14 +872,14 @@
  const nonce = crypto.randomBytes(12);
  const cipher = gcm(aesKey, nonce);
  const encrypted = cipher.encrypt(new TextEncoder().encode(plaintext));
  const ephemeralPublic = new Uint8Array(ephemeralKeyPair.getPublic(false, 'array'));

  const result = new Uint8Array(65 + 12 + encrypted.length);
  result.set(ephemeralPublic, 0);
  result.set(nonce, 65);
  result.set(encrypted, 77);

  const encryptedContent = Buffer.from(result).toString('hex');
  const messages = [{ role: 'user', content: encryptedContent }];

  // الخطوة 4: إرسال طلب E2EE
@@ -1133,7 +1133,7 @@
 <CodeGroup>
 ```bash cURL
 curl https://api.venice.ai/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY_VENICE" | jq '.data[] | select(.model_spec.capabilities.supportsTeeAttestation == true or .model_spec.capabilities.supportsE2EE == true) | {id, tee: .model_spec.capabilities.supportsTeeAttestation, e2ee: .model_spec.capabilities.supportsE2EE}'
 ```

 ```python Python

diff --git a/ar/overview/about-venice.mdx b/ar/overview/about-venice.mdx
@@ -145,9 +145,9 @@
 </div>
 
 <div className="venice-models-grid">
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">Kimi K2.6</span>
       <span className="venice-model-card-maker">Moonshot AI</span>
    </div>
    <p className="venice-model-card-desc">تفكير حدودي بأوزان مفتوحة. سياق طويل قوي واستخدام أدوات بكسر من أسعار الحدود.</p>
@@ -159,7 +159,7 @@
     <code className="venice-model-card-id">kimi-k2-6</code>
   </a>
 
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">Claude Opus 4.7</span>
       <span className="venice-model-card-maker">Anthropic</span>
@@ -173,7 +173,7 @@
     <code className="venice-model-card-id">claude-opus-4-7</code>
   </a>
 
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">GPT-5.5</span>
       <span className="venice-model-card-maker">OpenAI</span>
@@ -188,7 +188,7 @@
   </a>
 </div>
 
-<a className="venice-models-cta" href="/overview/models">
+<a className="venice-models-cta" href="/models/overview">
   <span className="venice-models-cta-left">
     <span className="venice-models-cta-count">أكثر من 250 نموذجًا</span>
     <span className="venice-models-cta-sub">نص وصورة وصوت وفيديو</span>
@@ -212,7 +212,7 @@
  <Card title="إدخالات الملفات" icon="file">
  </Card>

  <Card title="Crypto RPC" icon="link">
  </Card>
 </CardGroup>

@@ -227,7 +227,7 @@
  -d '{
    "model": "zai-org-glm-5-1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}],
    "venice_parameters": {
      "enable_web_search": "auto"
    }
  }'
@@ -266,7 +266,7 @@
    model="zai-org-glm-5-1",
    messages=[{"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}],
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "enable_web_search": "auto",
        }
    },

diff --git a/ar/overview/deprecations.mdx b/ar/overview/deprecations.mdx
@@ -44,7 +44,7 @@
 
 لا نعرض نماذج زائدة عن الحاجة أو غير مُثبَتة أو غير جاهزة للاستخدام الإنتاجي المتسق. هدفنا هو إبقاء Venice API نظيفة وقادرة ومُحسَّنة لما يبنيه المطورون فعلًا.
 
-تعرف على المزيد في [إيقافات النماذج](/overview/deprecations#model-deprecations) و<a href="/overview/models" target="_blank" rel="noopener noreferrer">قائمة النماذج الحالية</a>.
+تعرف على المزيد في [إيقافات النماذج](/overview/deprecations#model-deprecations) و<a href="/models/overview" target="_blank" rel="noopener noreferrer">قائمة النماذج الحالية</a>.
 
 ## الإصدار والأسماء البديلة
 
@@ -87,7 +87,7 @@
    "name": "Some Model",
    "privacy": "private",
    "deprecation": {
      "date": "2025-03-01T00:00:00.000Z"
    }
  },
  "type": "text",

diff --git a/ar/overview/getting-started.mdx b/ar/overview/getting-started.mdx
@@ -46,7 +46,7 @@
    <CodeGroup>
      ```python Python
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.getenv("VENICE_API_KEY"),
@@ -111,7 +111,7 @@
     - `claude-opus-4-8` - نموذج عالي الذكاء للمهام المعقدة
     - `venice-uncensored-1-2` - النموذج غير المُقيَّد من Venice
 
-    <Card title="عرض كل النماذج" icon="database" href="/overview/models">
+    <Card title="عرض كل النماذج" icon="database" href="/models/overview">
       تصفّح القائمة الكاملة للنماذج مع التسعير والقدرات وحدود السياق
     </Card>
   </Step>
@@ -193,7 +193,7 @@
    <CodeGroup>
      ```python Python
      import os
      from openai import OpenAI

      client = OpenAI(
          api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
@@ -212,7 +212,7 @@
      ```

      ```javascript Node.js
      import OpenAI from 'openai';

      const client = new OpenAI({
          apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
@@ -415,7 +415,7 @@
 - `venice-sd35` - الخيار الافتراضي، يعمل مع جميع الميزات
 - `hidream` - توليد سريع للاستخدام الإنتاجي
 
-<Card title="عرض جميع نماذج الصور" icon="image" href="/overview/models#image-models">
+<Card title="عرض جميع نماذج الصور" icon="image" href="/models/overview#image-models">
   راجع كل نماذج الصور المتاحة مع التسعير والقدرات
 </Card>
 
@@ -423,7 +423,7 @@

 ### تحرير الصور

 عدّل الصور الموجودة بـ inpainting مدفوع بالذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج Qwen-Image:

 <CodeGroup>
  ```python Python
@@ -433,7 +433,7 @@

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/image/edit"

  with open("image.jpg", "rb") as f:
      image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

  payload = {
@@ -448,7 +448,7 @@

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  with open("edited_image.png", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

@@ -503,7 +503,7 @@

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/image/upscale"

  with open("image.jpg", "rb") as f:
      image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')

  payload = {
@@ -518,7 +518,7 @@

  response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

  with open("upscaled_image.png", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

@@ -583,7 +583,7 @@
      }
  )

  with open("speech.mp3", "wb") as f:
      f.write(response.content)
  ```

@@ -636,7 +636,7 @@

  url = "https://api.venice.ai/api/v1/audio/transcriptions"

  with open("audio.mp3", "rb") as f:
      response = requests.post(
          url,
          headers={"Authorization": f"Bearer {os.getenv('VENICE_API_KEY')}"},
@@ -962,7 +962,7 @@
 بعد أن قمت بطلباتك الأولى، استكشف المزيد مما يقدّمه Venice API:
 
 <CardGroup cols={2}>
-  <Card title="تصفّح النماذج" icon="database" href="/overview/models">
+  <Card title="تصفّح النماذج" icon="database" href="/models/overview">
     قارن جميع النماذج المتاحة مع قدراتها وتسعيرها وحدود السياق
   </Card>
   <Card title="مرجع API" icon="code" href="/api-reference/api-spec">

diff --git a/de/api-reference/api-spec.mdx b/de/api-reference/api-spec.mdx
@@ -1,34 +1,34 @@
 ---
 title: Einführung
 description: Referenzdokumentation für die Venice API
 "og:title": "API Reference | Venice API Docs"
 "og:description": "Vollständige API-Referenz inklusive Authentifizierung, Debugging, OpenAI-Kompatibilität und Response-Header"
 ---

 Die Venice API bietet HTTP-basierte REST- und Streaming-Schnittstellen für die Entwicklung von KI-Anwendungen mit unzensierten Modellen und privater Inferenz. Sie können Texterzeugung, Bildgenerierung, Embeddings und mehr erstellen — alles ohne restriktive Inhaltsrichtlinien. Integrationsbeispiele und SDKs sind in der [Dokumentation](/overview/getting-started) verfügbar. Unsere API-Referenz ist auch als [OpenAPI-YAML-Spezifikation](https://api.venice.ai/doc/api/swagger.yaml) verfügbar.

 ## Authentifizierung

 Die Venice API verwendet API-Schlüssel zur Authentifizierung. Erstellen und verwalten Sie Ihre API-Schlüssel in Ihren [API-Einstellungen](https://venice.ai/settings/api).


 Alle API-Anfragen erfordern HTTP-Bearer-Authentifizierung:

 ```
 Authorization: Bearer VENICE_API_KEY
 ```

 <Note>
 Ihr API-Schlüssel ist ein Geheimnis. Geben Sie ihn nicht weiter und legen Sie ihn nicht in clientseitigem Code offen.
 </Note>

 ## OpenAI-Kompatibilität

 Die API von Venice implementiert die OpenAI-API-Spezifikation und stellt damit die Kompatibilität mit bestehenden OpenAI-Clients und -Tools sicher. So können Sie Venice über die gewohnte OpenAI-Schnittstelle einbinden und gleichzeitig auf die einzigartigen Funktionen von Venice und seine unzensierten Modelle zugreifen.

 ### Setup

 Konfigurieren Sie Ihren Client so, dass er die Base-URL von Venice (`https://api.venice.ai/api/v1`) verwendet, und stellen Sie Ihre erste Anfrage:

 <CodeGroup>
 ```bash curl
@@ -59,7 +59,7 @@

 ```python Python
 import os
 from openai import OpenAI

 client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
@@ -75,18 +75,18 @@
 ```
 </CodeGroup>

 ## Venice-spezifische Funktionen

 ### System-Prompts

 Venice stellt Standard-System-Prompts bereit, die unzensierte und natürliche Modellantworten gewährleisten sollen. Sie haben zwei Optionen zum Umgang mit System-Prompts:

 1. **Standardverhalten**: Ihre System-Prompts werden an die Defaults von Venice angehängt
 2. **Benutzerdefiniertes Verhalten**: Die System-Prompts von Venice vollständig deaktivieren

 #### Venice-System-Prompts deaktivieren

 Verwenden Sie die Option `venice_parameters`, um die Standard-System-Prompts von Venice zu entfernen:

 <CodeGroup>
 ```bash curl
@@ -99,7 +99,7 @@
      {"role": "system", "content": "Your custom system prompt"},
      {"role": "user", "content": "Why is the sky blue?"}
    ],
    "venice_parameters": {
      "include_venice_system_prompt": false
    }
  }'
@@ -142,100 +142,100 @@

 ### Venice-Parameter

 Das Objekt `venice_parameters` ermöglicht den Zugriff auf Venice-spezifische Funktionen, die in der Standard-OpenAI-API nicht verfügbar sind:

 | Parameter | Typ | Beschreibung | Standard |
 |-----------|------|-------------|---------|
 | `character_slug` | string | Der Character-Slug eines öffentlichen Venice-Characters (auf der veröffentlichten Character-Seite als "Public ID" auffindbar) | - |
 | `strip_thinking_response` | boolean | Entfernt `<think></think>`-Blöcke aus der Antwort (Modelle, die das ältere `<think>`-Tag-Format verwenden). Siehe [Reasoning-Modelle](/guides/features/reasoning-models). | `false` |
 | `disable_thinking` | boolean | Bei unterstützten Reasoning-Modellen wird das Thinking deaktiviert und die `<think></think>`-Blöcke werden aus der Antwort entfernt | `false` |
 | `enable_web_search` | string | Web-Search für diese Anfrage aktivieren (`off`, `on`, `auto` — auto aktiviert je nach Ermessen des Modells)<br/>Es fallen zusätzliche nutzungsbasierte Kosten an, siehe [Preise](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `off` |
 | `enable_web_scraping` | boolean | Aktiviert das Web-Scraping von bis zu 5 URLs, die in der Benutzernachricht erkannt werden. Gescrapter Inhalt ergänzt Antworten und umgeht die Web-Search. Nur erfolgreich gescrapte URLs werden berechnet.<br/>Es fallen zusätzliche nutzungsbasierte Kosten an, siehe [Preise](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `false` |
 | `enable_x_search` | boolean | Aktiviert die native Suche von xAI (Web + X/Twitter) für unterstützte Grok-Modelle (z. B. `grok-4-20-beta`). Liefert qualitativ hochwertigere Suchergebnisse durch Nutzung der xAI-Suchinfrastruktur. Bei Aktivierung wird die Standard-Web-Search von Venice umgangen.<br/>Es fallen zusätzliche nutzungsbasierte Kosten an, siehe [Preise](/overview/pricing#web-search-and-scraping). | `false` |
 | `enable_web_citations` | boolean | Wenn Web-Search aktiviert ist, fordert dies das LLM auf, seine Quellen im Format `[REF]0[/REF]` zu zitieren | `false` |
 | `include_search_results_in_stream` | boolean | Experimentell: Suchergebnisse als ersten ausgegebenen Chunk in den Stream aufnehmen | `false` |
 | `return_search_results_as_documents` | boolean | Suchergebnisse als OpenAI-kompatiblen Tool-Call namens `venice_web_search_documents` für die LangChain-Integration bereitstellen | `false` |
 | `include_venice_system_prompt` | boolean | Ob die Standard-System-Prompts von Venice zusätzlich zu den angegebenen System-Prompts eingebunden werden sollen | `true` |

 <Note>
 Diese Parameter können auch als Modell-Suffixe an den Modellnamen angehängt werden (z. B. `zai-org-glm-5:enable_web_search=auto`). Details siehe [Model Feature Suffixes](/api-reference/endpoint/chat/model_feature_suffix).
 </Note>

 ### Prompt Caching

 Venice unterstützt Prompt Caching auf ausgewählten Modellen, um Latenz und Kosten für wiederholten Inhalt zu reduzieren. Für unterstützte Modelle cached Venice System-Prompts automatisch — es sind keine Code-Änderungen erforderlich. Sie können Inhalte auch manuell zum Caching markieren, indem Sie die Eigenschaft `cache_control` am Nachrichteninhalt verwenden.

 | Parameter | Typ | Beschreibung |
 |-----------|------|-------------|
 | `prompt_cache_key` | string | Optionaler Routing-Hinweis, um Cache-Hit-Raten zu verbessern. Wenn angegeben, leitet Venice Anfragen an dieselbe Backend-Infrastruktur weiter und erhöht so die Wahrscheinlichkeit von Cache-Treffern bei mehrstufigen Konversationen. |

 Siehe [Prompt Caching](/guides/features/prompt-caching) für Details zur Funktionsweise des Caching, zur Abrechnung und zu Best Practices.

 ## Response-Header-Referenz

 Alle Antworten der Venice API enthalten HTTP-Header, die Metadaten zur Anfrage, Rate-Limits, Modellinformationen und Kontoguthaben bereitstellen. Zusätzlich zu Fehlercodes aus API-Antworten können Sie diese Header prüfen, um die eindeutige ID einer bestimmten API-Anfrage zu erhalten, Rate-Limits zu überwachen und Ihr Kontoguthaben zu verfolgen.

 Venice empfiehlt, Request-IDs (`CF-RAY`-Header) in Produktivumgebungen zu protokollieren, um die Problemanalyse mit unserem Support-Team bei Bedarf effizienter zu gestalten.

 Die folgende Tabelle bietet eine umfassende Referenz aller Header, denen Sie begegnen können:

 | Header | Typ | Zweck | Wann zurückgegeben |
 |--------|------|---------|---------------|
 | **Standard-HTTP-Header** ||||
 | `Content-Type` | string | MIME-Typ des Response-Body (`application/json`, `text/csv`, `image/png` etc.) | Immer |
 | `Content-Encoding` | string | Verwendete Kodierung zur Komprimierung des Response-Body (`gzip`, `br`) | Wenn der Client den Header `Accept-Encoding` sendet |
 | `Content-Disposition` | string | Wie der Inhalt angezeigt werden soll (z. B. `attachment; filename=export.csv`) | Beim Herunterladen von Dateien oder Exporten |
 | `Date` | string | Zeitstempel im RFC-7231-Format, wann die Antwort generiert wurde | Immer |
 | **Request-Identifikation** ||||
 | `CF-RAY` | string | Eindeutiger Identifier für diese API-Anfrage, verwendet für Troubleshooting und Support-Anfragen | Immer |
 | `x-venice-version` | string | Aktuelle Version/Revision des Venice-API-Dienstes (z. B. `20250828.222653`) | Immer |
 | `x-venice-timestamp` | string | Server-Zeitstempel, wann die Anfrage verarbeitet wurde (ISO-8601-Format) | Wenn Timestamp-Tracking aktiviert ist |
 | `x-venice-host-name` | string | Hostname des Servers, der die Anfrage verarbeitet hat | Fehlerantworten und Debugging-Szenarien |
 | **Modellinformationen** ||||
 | `x-venice-model-id` | string | Eindeutiger Identifier des für die Anfrage verwendeten KI-Modells (z. B. `venice-01-lite`) | Inferenz-Endpoints, die KI-Modelle verwenden |
 | `x-venice-model-name` | string | Anzeigename des verwendeten KI-Modells (z. B. `Venice Lite`) | Inferenz-Endpoints, die KI-Modelle verwenden |
 | `x-venice-model-router` | string | Router/Backend-Dienst, der die Modell-Inferenz abgewickelt hat | Inferenz-Endpoints, wenn Routing-Info verfügbar ist |
 | `x-venice-model-deprecation-warning` | string | Warnmeldung für Modelle, die zur Deprecation vorgesehen sind | Bei Verwendung eines deprecated Modells |
 | `x-venice-model-deprecation-date` | string | Datum, an dem das Modell deprecated wird (ISO-8601-Datum) | Bei Verwendung eines deprecated Modells |
 | **Rate-Limit-Informationen** ||||
 | `x-ratelimit-limit-requests` | number | Maximale Anzahl von Anfragen im aktuellen Zeitfenster | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-remaining-requests` | number | Anzahl der im aktuellen Zeitfenster verbleibenden Anfragen | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-reset-requests` | number | Unix-Zeitstempel, wann das Request-Rate-Limit zurückgesetzt wird | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-limit-tokens` | number | Maximale Anzahl von Tokens (Prompt + Completion), die im Zeitfenster erlaubt sind | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-remaining-tokens` | number | Anzahl der im aktuellen Zeitfenster verbleibenden Tokens | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-reset-tokens` | number | Dauer in Sekunden bis zum Zurücksetzen des Token-Rate-Limits | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-ratelimit-type` | string | Art des angewendeten Rate-Limits (`user`, `api_key`, `global`) | Wenn Rate-Limiting durchgesetzt wird |
 | **Paginierungs-Header** ||||
 | `x-pagination-limit` | number | Anzahl der Elemente pro Seite | Paginierte Endpoints |
 | `x-pagination-page` | number | Aktuelle Seitenzahl (1-basiert) | Paginierte Endpoints |
 | `x-pagination-total` | number | Gesamtanzahl der Elemente über alle Seiten | Paginierte Endpoints |
 | `x-pagination-total-pages` | number | Gesamtanzahl der Seiten | Paginierte Endpoints |
 | **Kontoguthaben-Informationen** ||||
 | `x-venice-balance-diem` | string | Ihr DIEM-Token-Guthaben vor der Verarbeitung der Anfrage | Alle authentifizierten Anfragen |
 | `x-venice-balance-usd` | string | Ihr USD-Credit-Guthaben vor der Verarbeitung der Anfrage | Alle authentifizierten Anfragen |
 | **Content-Safety-Header** ||||
 | `x-venice-is-blurred` | string | Gibt an, ob das generierte Bild aufgrund von Inhaltsrichtlinien unscharf gemacht wurde (`true`/`false`) | Bildgenerierung mit aktiviertem Safe Venice |
 | `x-venice-is-content-violation` | string | Gibt an, ob der Inhalt gegen die Inhaltsrichtlinien von Venice verstößt (`true`/`false`) | Endpoints für Inhaltsgenerierung |
 | `x-venice-is-adult-model-content-violation` | string | Gibt an, ob der Inhalt gegen die Inhaltsrichtlinien für Adult-Modelle verstößt (`true`/`false`) | Endpoints für Bildgenerierung |
 | `x-venice-contains-minor` | string | Gibt an, ob das Bild Minderjährige enthält (`true`/`false`) | Endpoints für Bildanalyse mit Altersbestimmung |
 | **Client-Informationen** ||||
 | `x-venice-middleface-version` | string | Version des Venice-Middleface-Clients | Anfragen von Venice-Middleface-Clients |
 | `x-venice-mobile-version` | string | Version der Venice-Mobile-App | Anfragen aus mobilen Anwendungen |
 | `x-venice-request-timestamp-ms` | number | Vom Client bereitgestellter Request-Zeitstempel in Millisekunden | Wenn der Client einen Zeitstempel in der Anfrage angibt |
 | `x-venice-control-instance` | string | Control-Instance-Identifier zum Debugging | Endpoints für Bildgenerierung zum Debugging |
 | **Authentifizierungs-Header** ||||
 | `x-auth-refreshed` | string | Gibt an, ob der Authentifizierungs-Token während der Anfrage aktualisiert wurde (`true`/`false`) | Wenn Authentifizierungs-Tokens automatisch aktualisiert werden |
 | `x-retry-count` | number | Anzahl der Wiederholungsversuche für die Anfrage | Wenn Wiederholungen der Anfrage auftreten |

 ### Wichtige Hinweise

 - **Header-Namens-Schreibweise**: HTTP-Header sind case-insensitive, aber Venice verwendet aus Konsistenzgründen Kleinschreibung mit Bindestrichen
 - **String-Werte**: Boolesche Werte in Headern werden als Strings zurückgegeben (`"true"` oder `"false"`)
 - **Numerische Werte**: Große Zahlen und Guthabenwerte können als Strings zurückgegeben werden, um Genauigkeitsverlust zu vermeiden
 - **Optionale Header**: Nicht alle Header werden in jeder Antwort zurückgegeben; die Verfügbarkeit hängt vom Endpoint und Request-Kontext ab
 - **Komprimierung**: Verwenden Sie `Accept-Encoding: gzip, br` in Anfragen, um dort, wo unterstützt, komprimierte Antworten zu erhalten

 ### Beispiel: Auf Response-Header zugreifen

 ```javascript
 // After making an API request, access headers from the response object
@@ -253,34 +253,34 @@

 ## Best Practices

 1. **Rate-Limiting**: Überwachen Sie die Header `x-ratelimit-remaining-requests` und `x-ratelimit-remaining-tokens` und implementieren Sie exponentielles Backoff
 2. **Guthaben-Überwachung**: Verfolgen Sie die Header `x-venice-balance-usd` und `x-venice-balance-diem`, um Dienstunterbrechungen zu vermeiden
 3. **System-Prompts**: Testen Sie mit und ohne Venice-System-Prompts, um die beste Anpassung an Ihren Use Case zu finden
 4. **API-Schlüssel**: Halten Sie Ihre API-Schlüssel sicher und rotieren Sie sie regelmäßig
 5. **Request-Logging**: Protokollieren Sie die Werte des `CF-RAY`-Headers zur Problemanalyse mit dem Support
 6. **Modell-Deprecation**: Prüfen Sie bei der Modellnutzung auf `x-venice-model-deprecation-warning`-Header

 ## Unterschiede zur OpenAI-API

 Während Venice eine hohe Kompatibilität mit der OpenAI-API-Spezifikation aufrechterhält, gibt es einige wesentliche Unterschiede:
 
 1. **venice_parameters**: Zusätzliche Konfigurationen wie `enable_web_search`, `character_slug` und `strip_thinking_response` für erweiterte Funktionalität
 2. **System-Prompts**: Venice hängt Ihre System-Prompts an Defaults an, die auf unzensierte Antworten optimiert sind (deaktivieren mit `include_venice_system_prompt: false`)
-3. **Modell-Ökosystem**: Venice bietet eine eigene [Modell-Auswahl](/overview/models) inklusive unzensierter und Reasoning-Modelle — verwenden Sie Venice-Modell-IDs statt OpenAI-Mappings
+3. **Modell-Ökosystem**: Venice bietet eine eigene [Modell-Auswahl](/models/overview) inklusive unzensierter und Reasoning-Modelle — verwenden Sie Venice-Modell-IDs statt OpenAI-Mappings
 4. **Response-Header**: Einzigartige Header für Guthaben-Tracking (`x-venice-balance-usd`, `x-venice-balance-diem`), Modell-Deprecation-Warnungen und Content-Safety-Flags
 5. **Inhaltsrichtlinien**: Großzügigere Richtlinien mit dedizierten unzensierten Modellen und optionaler Inhaltsfilterung
 
 ## API-Stabilität

 Venice gewährleistet Abwärtskompatibilität für v1-Endpoints und -Parameter. Für die Modell-Lifecycle-Policy, Deprecation-Hinweise und Migrations-Anleitung siehe [Deprecations](/overview/deprecations).

 ## OpenAPI-Spezifikation & Rohdaten

 Für den programmatischen Zugriff auf die Venice-API-Dokumentation und -Daten — einschließlich der Nutzung mit RAG (Retrieval-Augmented Generation) — stehen die folgenden Ressourcen zur Verfügung:

 * [OpenAPI-Spec (YAML)](https://api.venice.ai/doc/api/swagger.yaml) — die vollständige API-Spezifikation im YAML-Format
 * [API-Docs-Quelle](https://github.com/veniceai/api-docs/archive/refs/heads/main.zip) — alle Dokumentationsseiten (`.mdx`-Format) als herunterladbares Archiv

 ---

 <sub>Request-Felder, die in dieser Dokumentation nicht aufgeführt sind, können durchgereicht werden, sind aber nicht validiert und ihr Verhalten ist nicht garantiert.</sub>
diff --git a/de/guides/features/reasoning-models.mdx b/de/guides/features/reasoning-models.mdx
@@ -2,18 +2,18 @@
 title: "Reasoning-Modelle"
 description: "Reasoning-Modelle mit sichtbarem Thinking in der Venice API verwenden"
 'og:title': "Reasoning Models | Venice API Docs"
 'og:description': "Reasoning-Modelle mit sichtbarem Thinking in der Venice API verwenden"
 ---

 Einige Modelle "denken laut", bevor sie antworten. Sie arbeiten Probleme Schritt für Schritt durch und geben dann eine finale Antwort. Das macht sie stärker bei Mathematik-, Code- und logiklastigen Aufgaben.
 
 <div id="reasoning-models-placeholder"></div>
 
-Die vollständige Liste der Modelle, Preise und Kontextlimits finden Sie auf der [Models-Seite](/overview/models). Nicht alle Reasoning-Modelle unterstützen den Parameter [`reasoning_effort`](#reasoning-effort). Siehe [Modellunterstützung](#model-support) für Details.
+Die vollständige Liste der Modelle, Preise und Kontextlimits finden Sie auf der [Models-Seite](/models/overview). Nicht alle Reasoning-Modelle unterstützen den Parameter [`reasoning_effort`](#reasoning-effort). Siehe [Modellunterstützung](#model-support) für Details.
 
 ## Die Ausgabe lesen
 
 Reasoning-Modelle geben ihr Thinking in einem separaten Feld `reasoning_content` zurück und halten `content` sauber:

 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -48,12 +48,12 @@
 </CodeGroup>

 <Info>
 Einige Anbieter (Anthropic, Google, OpenAI, Qwen) geben verschlüsselte oder zusammengefasste Reasoning-Tokens zurück. In diesem Fall enthält `reasoning_content` einen Platzhalter `"[Some reasoning content is encrypted]"`.
 </Info>

 ### Streaming

 Beim Streaming kommt `reasoning_content` im Delta vor der finalen Antwort an:

 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -102,45 +102,45 @@

 ## Reasoning effort

 Der Parameter `reasoning_effort` steuert, wie viel ein Modell vor der Antwort denkt. Höherer Effort bedeutet tieferes Reasoning, aber mehr Tokens und Latenz.

 ### Akzeptierte Werte

 | Wert | Beschreibung |
 |-------|-------------|
 | `none` | Deaktiviert Reasoning vollständig |
 | `minimal` | Grundlegendes Reasoning mit minimalem Aufwand |
 | `low` | Leichtes Reasoning für einfache Probleme |
 | `medium` | Ausgewogenes Reasoning für mittlere Komplexität |
 | `high` | Tiefes Reasoning für komplexe Probleme |
 | `xhigh` | Besonders hohe Reasoning-Tiefe |
 | `max` | Maximale Reasoning-Fähigkeit |

 <Warning>
 Nicht alle Modelle unterstützen alle Werte. Venice mappt **nicht** automatisch auf die nächstgelegene unterstützte Stufe. Nicht unterstützte Werte geben einen 400-Fehler vom Upstream-Anbieter zurück. Beispielsweise schlägt das Senden von `xhigh` an Claude oder `max` an GPT-5.2 fehl.

 Verwenden Sie im Zweifel `low`, `medium` oder `high`. Dies sind die am breitesten unterstützten Werte.
 </Warning>

 ### Modellunterstützung

 #### OpenAI

 | Modell | Unterstützte Werte |
 |-------|-----------------|
 | GPT-5.2 | `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` |
 | GPT-5.2 Codex, GPT-5.3 Codex | `low`, `medium`, `high`, `xhigh` |

 #### Anthropic

 | Modell | Unterstützte Werte |
 |-------|-----------------|
 | Claude Opus 4.6, Opus 4.6 Fast | `low`, `medium`, `high`, `max` |
 | Claude Opus 4.5, Sonnet 4.5, Sonnet 4.6 | `low`, `medium`, `high` |

 #### Google

 | Modell | Unterstützte Werte |
 |-------|-----------------|
 | Gemini 3 Pro Preview | `low`, `high` |
 | Gemini 3.1 Pro Preview | `low`, `medium`, `high` |
@@ -148,21 +148,21 @@

 #### xAI

 Grok-Modelle (Grok 4.1 Fast, Grok Code Fast) unterstützen `reasoning_effort` **nicht**. Die Angabe führt zu einem Fehler.

 #### Weitere Modelle

 | Modell | Unterstützte Werte |
 |-------|-----------------|
 | Qwen 3 235B A22B Thinking, Qwen 3.5 35B A3B | `low`, `medium`, `high` |
 | Kimi K2.5 | `low`, `medium`, `high` |
 | MiniMax M2.5, M2.1 | `low`, `medium`, `high` |
 | GLM 5.1-Serie | Nur eingebautes Reasoning, nicht konfigurierbar |
 | DeepSeek R1 | Nur eingebautes Reasoning, nicht konfigurierbar |

 ### Verwendung

 Übergeben Sie `reasoning_effort` als Top-Level-Parameter oder verwenden Sie das verschachtelte Format `reasoning.effort`:

 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -193,11 +193,11 @@
 ```
 </CodeGroup>

 Das flache Format `"reasoning_effort": "high"` wird ebenfalls akzeptiert.

 ## Reasoning deaktivieren

 Es gibt zwei Möglichkeiten, Reasoning zu deaktivieren:

 | Methode | Syntax | Funktionsweise |
 |--------|--------|-------------|

diff --git a/de/guides/features/tee-e2ee-models.mdx b/de/guides/features/tee-e2ee-models.mdx
@@ -22,7 +22,7 @@ E2EE-Modelle umfassen den TEE-Schutz plus clientseitige Verschlüsselung. TEE-Mo
 
 <div id="tee-e2ee-models-placeholder">Loading...</div>
 
-Die vollständige Liste mit Preisen und Kontext-Limits findest du auf der [Modelle-Seite](/overview/models).
+Die vollständige Liste mit Preisen und Kontext-Limits findest du auf der [Modelle-Seite](/models/overview).
 
 ## TEE-Modelle
 

diff --git a/de/overview/about-venice.mdx b/de/overview/about-venice.mdx
@@ -145,7 +145,7 @@ res = client.chat.completions.create(
 </div>
 
 <div className="venice-models-grid">
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">Kimi K2.6</span>
       <span className="venice-model-card-maker">Moonshot AI</span>
@@ -159,7 +159,7 @@ res = client.chat.completions.create(
     <code className="venice-model-card-id">kimi-k2-6</code>
   </a>
 
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">Claude Opus 4.7</span>
       <span className="venice-model-card-maker">Anthropic</span>
@@ -173,7 +173,7 @@ res = client.chat.completions.create(
     <code className="venice-model-card-id">claude-opus-4-7</code>
   </a>
 
-  <a className="venice-model-card" href="/overview/models">
+  <a className="venice-model-card" href="/models/overview">
     <div className="venice-model-card-head">
       <span className="venice-model-card-name">GPT-5.5</span>
       <span className="venice-model-card-maker">OpenAI</span>
@@ -188,7 +188,7 @@ res = client.chat.completions.create(
   </a>
 </div>
 
-<a className="venice-models-cta" href="/overview/models">
+<a className="venice-models-cta" href="/models/overview">
   <span className="venice-models-cta-left">
     <span className="venice-models-cta-count">250+ Modelle</span>
     <span className="venice-models-cta-sub">Text, Bild, Audio und Video</span>

diff --git a/de/overview/deprecations.mdx b/de/overview/deprecations.mdx
@@ -44,7 +44,7 @@ Modelle, die wir evaluieren, können zunächst als [Beta](/overview/beta-models)
 
 Wir stellen keine Modelle zur Verfügung, die redundant, unbewährt oder nicht bereit für den konsistenten Produktivbetrieb sind. Unser Ziel ist es, die Venice API sauber, leistungsfähig und auf das optimiert zu halten, was Entwickler tatsächlich bauen.
 
-Mehr erfahren Sie in [Model Deprecations](/overview/deprecations#model-deprecations) und der <a href="/overview/models" target="_blank" rel="noopener noreferrer">aktuellen Modellliste</a>.
+Mehr erfahren Sie in [Model Deprecations](/overview/deprecations#model-deprecations) und der <a href="/models/overview" target="_blank" rel="noopener noreferrer">aktuellen Modellliste</a>.
 
 ## Versionierung und Aliase
 

diff --git a/de/overview/getting-started.mdx b/de/overview/getting-started.mdx
@@ -111,7 +111,7 @@ In wenigen Minuten mit der Venice API einsatzbereit. Generieren Sie einen API-Sc
     - `claude-opus-4-8` - High-Intelligence-Modell für komplexe Aufgaben
     - `venice-uncensored-1-2` - Venice's unzensiertes Modell
 
-    <Card title="Alle Modelle ansehen" icon="database" href="/overview/models">
+    <Card title="Alle Modelle ansehen" icon="database" href="/models/overview">
       Durchsuchen Sie die vollständige Liste der Modelle mit Preisen, Capabilities und Kontextlimits
     </Card>
   </Step>
@@ -415,7 +415,7 @@ Erstellen Sie Bilder aus Text-Prompts mit Diffusion-Modellen:
 - `venice-sd35` - Standardwahl, funktioniert mit allen Funktionen
 - `hidream` - Schnelle Generierung für den Produktiveinsatz
 
-<Card title="Alle Bildmodelle ansehen" icon="image" href="/overview/models#image-models">
+<Card title="Alle Bildmodelle ansehen" icon="image" href="/models/overview#image-models">
   Sehen Sie alle verfügbaren Bildmodelle mit Preisen und Capabilities
 </Card>
 
@@ -962,7 +962,7 @@ Definieren Sie Funktionen, die Modelle aufrufen können, um mit externen Tools u
 Jetzt, da Sie Ihre ersten Anfragen gestellt haben, entdecken Sie mehr von dem, was die Venice API zu bieten hat:
 
 <CardGroup cols={2}>
-  <Card title="Modelle durchsuchen" icon="database" href="/overview/models">
+  <Card title="Modelle durchsuchen" icon="database" href="/models/overview">
     Vergleichen Sie alle verfügbaren Modelle mit ihren Capabilities, Preisen und Kontextlimits
   </Card>
   <Card title="API-Referenz" icon="code" href="/api-reference/api-spec">